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Professor Advisordc.contributor.advisorVargas Mesa, Ximena
Authordc.contributor.authorArtigas Muñoz, Montserrat 
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Civil
Associate professordc.contributor.otherLagos Zúñiga, Miguel
Associate professordc.contributor.otherRubio Álvarez, Eduardo
Admission datedc.date.accessioned2016-01-05T13:21:56Z
Available datedc.date.available2016-01-05T13:21:56Z
Publication datedc.date.issued2015
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/136160
General notedc.descriptionIngeniera Civil
Abstractdc.description.abstractActualmente se vive una situación de estrechez hídrica prolongada en la mayor parte del territorio nacional, donde se observa que desde la VI región hacia el norte, la demanda de agua dulce supera la oferta. Una de las principales fuentes de agua dulce la constituyen aquellas provenientes del derretimiento de nieves, por lo cual el modelar su derretimiento a escalas temporales finas, es decir, escalas temporales menores a la mensual, con el objeto de gestionar y utilizar el recurso hídrico de forma óptima, resulta de gran importancia. La presente memoria consiste en la elaboración de distintas redes neuronales artificiales con el objetivo de pronosticar caudales de deshielo a tres escalas temporales, las cuales son la escala diaria, semanal y quincenal, para la cuenca Mapocho en los Almendros. Adicionalmente, se evalúan y analizan los efectos de incluir datos hidrometeorológicos provenientes de la estación en Valle Nevado, tales como humedad del aire, temperatura y precipitación, en las redes neuronales. La metodología consta de cinco partes, en primera instancia se estudian las redes neuronales artificiales (RNA) mediante revisión bibliográfica, luego se realiza un análisis teórico del fenómeno en estudio con el objetivo de definir las variables significativas y poder formular las RNA para el pronóstico de caudales de deshielo a los distintos niveles temporales y seleccionar la RNA óptima para cada nivel. Finalmente se realiza la inclusión de los datos hidrometeorológicos de la estación Valle Nevado en los modelos RNA, concluyendo con un análisis de resultados, en el cual se simulan las RNA óptimas para la temporada de deshielo 2013 2014. Los resultados indican que se obtuvieron RNA con coeficientes de correlación de Pearson R2 mayores a 0.99 en el caso de las escalas temporales diaria y quincenal y mayores a 0.98 en el caso de la escala temporal semanal. Al simular las RNA óptimas para la temporada de deshielo 2013-2014, se obtuvieron caudales con errores absolutos promedio de 0.18 m3/s (5.6 %) para la escala temporal diaria, 0.39 m3/s (11.6%) para la escala temporal semanal y 0.38 m3/s (11.5%) para la escala temporal quincenal. Respecto a los parámetros de entrada, se concluye que aquellos más significativos, son los relacionados al caudal y la temperatura máxima, lo cual se observa tanto para las RNAs entrenadas con datos de la estación Mapocho en Los Almendros como de la estación Valle Nevado. Por último, debido a la escasa disponibilidad de datos y a la baja calidad de los mismos, los resultados obtenidos a partir de las RNAs entrenadas con datos de la estación Valle Nevado, no permiten decir con certeza si la inclusión de datos provenientes de una estación ubicada a 3.000 m.s.n.m. implican una mejora en los pronósticos de caudales de deshielo.en_US
Lenguagedc.language.isoesen_US
Publisherdc.publisherUniversidad de Chileen_US
Type of licensedc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectRedes neuronales (Ciencia de la computación)en_US
Keywordsdc.subjectDeshielosen_US
Títulodc.titlePronóstico de caudales de deshielo a distintas escalas temporales, usando redes neuronales artificiales en la cuenca del río Mapocho en Los Almendrosen_US
Document typedc.typeTesis


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